Deep Learning pratico per il cloud, il mobile e l'edge: progetti di intelligenza artificiale e visione artificiale del mondo reale con Python, Keras e Tensorflow

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Titolo originale:

Practical Deep Learning for Cloud, Mobile, and Edge: Real-World AI & Computer-Vision Projects Using Python, Keras & Tensorflow

Contenuto del libro:

Che siate ingegneri software che aspirano a entrare nel mondo del deep learning, data scientist veterani o hobbisti con il semplice sogno di creare la prossima applicazione virale di intelligenza artificiale, vi sarete chiesti da dove cominciare. Questa guida, passo dopo passo, vi insegna a costruire applicazioni pratiche di deep learning per il cloud, i dispositivi mobili, i browser e i dispositivi edge, utilizzando un approccio pratico.

Basandosi su anni di esperienza nel settore che ha trasformato la ricerca sul deep learning in applicazioni pluripremiate, Anirudh Koul, Siddha Ganju e Meher Kasam vi guidano attraverso il processo di conversione di un'idea in qualcosa che le persone nel mondo reale possono utilizzare.

⬤ Addestrare, mettere a punto e distribuire modelli di computer vision con Keras, TensorFlow, Core ML e TensorFlow Lite.

⬤ Sviluppare IA per una serie di dispositivi, tra cui Raspberry Pi, Jetson Nano e Google Coral.

⬤ Esplorare progetti divertenti, dall'applicazione Not Hotdog della Silicon Valley a oltre 40 casi di studio del settore.

⬤ Simulare un'auto autonoma in un ambiente di videogiochi e costruirne una versione in miniatura con l'apprendimento per rinforzo.

⬤ Usate l'apprendimento per trasferimento per addestrare modelli in pochi minuti.

⬤ Scoprite oltre 50 consigli pratici per massimizzare l'accuratezza e la velocità dei modelli, il debug e la scalabilità a milioni di utenti.